【摘 要】
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该文探讨了一种利用人工神经网络理论和模糊原理对变压器油的气相色谱数据进行分析以发现变压器早期故障的检测方法.工作人员提出了一种基于多层感知器,并运用BP算法能对模式
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该文探讨了一种利用人工神经网络理论和模糊原理对变压器油的气相色谱数据进行分析以发现变压器早期故障的检测方法.工作人员提出了一种基于多层感知器,并运用BP算法能对模式进行模糊分类的模糊神经网络模型.网络的输入、输出环节都作了相应的模糊处理.模型的输出向量由模糊隶属函数来定义,使其能根据相应的输出隶属度来对反传误差赋于适当的权重,从而使网络模型能对模糊或不确定的输入模式进行有效地建模.在训练过程中,工作人员采取了一种新的训练策略,使网络的收敛速度和鲁棒性都得到了很大地提高,同时工作人员对网络的结构也进行了优化,使其能适应实际工业检测的需要.通过上述工作,网络模型不但克服了传统用于故障诊断的神经网络模型的固有缺陷,并且能更好的与生产实际相符合.文章在最后同时给出了一些以后进行改进的设想.
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